本刊是神经精神病学工作者的专业性学术刊物,既有反映高水平的研究报告,学术讨论,调查资料等论著,也有实用性强的临床实践,医疗探求,教学经验介绍等。读者以神经外科,内科,精神科医务人员和从事神经科学方面的研究人员为主要对象。
时间:2024-11-20 17:52:05
理解交叉验证的基本原理
交叉验证是一种用于评估统计模型性能和稳定性的重采样技术。
k - 折交叉验证的具体操作步骤
数据划分
模型训练与验证循环
性能评估
利用交叉验证避免过度拟合的方式
通过比较不同模型或同一模型在不同参数设置下的交叉验证性能,选择最佳的模型或参数。
还可以根据交叉验证的结果对模型进行调整。
在交叉验证过程中,观察模型在训练集和验证集上的性能差异。
检测过度拟合迹象:
模型选择与调整:
其他交叉验证方法及其应用
留一交叉验证
分层交叉验证